Equilibrando o futuro da IA . evitando o "colapso do modelo" com dados humanos.

O colapso do modelo é uma preocupação na comunidade de IA, onde a dependência excessiva de conteúdo gerado por IA para treinar futuros modelos de IA pode levar a um declínio na qualidade e diversidade dos resultados de IA. À medida que mais dados gerados por IA preenchem a internet, esses sistemas correm o risco de se tornarem menos precisos e mais propensos a erros, semelhante ao problema da consanguinidade. Isso poderia resultar em modelos que gerassem respostas cada vez mais imprecisas ou homogêneas, reduzindo a riqueza das perspetivas culturais e sociais. Para evitar isso, a dependência contínua de dados gerados por humanos de alta qualidade é crucial, já que filtrar completamente o conteúdo feito por IA é impraticável e financeiramente exigente.